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石油地理信息系统解决方案

EI Paso管道集团拥有北美最大的天然气管道系统,管理着EI Paso 公司旗下的所有从加拿大跨越美国到墨西哥,从太平洋到大西洋的州际传输管道网络。EI Paso 公司的全国性管道系统包括三个实施区域。西部管道集团包括科罗拉多州际天然气公司和EIPaso天然气公司,总部设在科罗拉多州的Springs,东部管道集团包括ANA管道公司和Tennessee天然气管道公司,总部设在得克萨斯州的休斯顿,南部天然气公司总部设在阿拉巴马州的伯明翰。这五个公司负责大约50000英里的管道,提供从天然气生产区域到工业消费者和本地供给公司的天然气输送服务。

  • 2021-04-20
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工业大数据技术在石化设备预警预测中的研究与实践

近年来,我国石化企业在保障安全生产运行 方面做了大量工作,但在安全生产隐患排查和分 析中,仍没有更多的选择,主要依靠过往经验和 专业知识。因此,对结果的分析和认定难免有较 大的主观因素和局限性。由于缺少有效的分析工 具和对事故规律的认知,无法真正实现从源头上 对事故发生进行有效遏制。因此,强化安全生产 的科技创新,研究和采用新技术,增强安全生产 综合防御能力就成为了一种追求。

  • 2021-04-20
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石油管道监控系统解决方案v1

为了保证输油管道正常工作以及防盗预警,有必要对输油管道的沿途做好视频监控工作,这样不仅可以大大增强输油管道安全管理,而且还给贵公司的日常工作带来极大便利。在此过程中监控设备的供电问题是本方案要解决的重点。

  • 2021-04-20
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石油化工行业的解决方案(CAPACITYPLUS)

系统现在所用的通信系统情况规防探您罗中地信所小化光求的协况(如尿收建执机拟系统心现阶段的通信系统有哪些情况下是不能统一 调度的,需要用手机或其它方式完成任务;

  • 2021-04-20
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石油监控系统解决方案

随着Internet和宽带网络技术的日益发展,传统的以文字和图片为主的内容服务已不能满足用户的需求,具有视频和音频的多媒体内容服务即将成为主流,这是互联网技术发展的必然趋势。近两年来一种崭 新的全数字化网络视频监控系统正在得到广泛应用。

  • 2021-04-20
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石油石化企业三维智慧工厂解决方案

石油炼化企业主要从事的是石油炼化的生产活动,在生产过程中涉及到大量易燃易爆、腐蚀性强和有毒有害的物质,同时生产过程中使用到多种高温加热设备、压力容器、压力管道以及特种设备,生产过程中的危险物质和生产设备的固有危险都决定了石油炼化企业中事故的突发性和严重性。为了最大限度地降低事故造成的人员伤亡和财产损失,需要提高企业员工对生产过程中涉及到的物质和设备的危险性的认知水平,增强员工的风险意识,从而从根本上减少事故发生的概率。保障石油炼化企业的生产安全。

  • 2021-04-20
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【工业互联网】上海道客:工业大数据在生产设备智能运维领域的应用

为全面落实《推动工业互联网创新升级 实施“工赋上海”三年行动计划(2020-2022年)》,推动新一代信息技术与制造业融合发展,实现工业化与信息化在更广范围、更深程度、更高水平上实现融合发展,现推出一批本市工业互联网领域的新应用、新平台、新产品,加大典型示范案例推广,助力工业互联网赋能实体经济高质量发展。

  • 2021-04-20
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工业物联网及工业大数据安全探讨

近年来,世界各国掀起以工业物联网(IIoT)为代表的“第四次工业革命”。工业大数据是制造业数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源。IIoT和工业大数据的融合,结合当前5G、边缘计算、人工智能、区块链和AR/VR等技术的加速发展,共同推动了“第四次工业革命”进程。本文通过对IIoT与工业大数据在定义、特征、优势和风险方面的剖析,对IIoT大趋势下如何保护IIoT及工业大数据安全进行了探讨,供读者参考。

  • 2021-04-20
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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